Python を教えてくれる 7 つの実用的な GitHub リポジトリ

人工知能における最近の革新により、Python の人気が急上昇しました。人々は AI の可能性に驚嘆し、機械学習がテクノロジーの世界にもたらしている生産性の向上を実現しています。

Python プログラミングは、データ サイエンス、Web 開発、金融、セキュリティなど、多くのグローバル産業を支えています。それは徐々に求められる技術スキルになりつつあります。

Python プログラミングを学ぶためにオンラインで利用できる多くのリソースがあります。しかし、すべてが実用的なわけではありません。これらの GitHub リポジトリにはすべて、スキルを向上させるための実践的なチュートリアルが用意されています。

1. Python プロジェクトベースの学習

このリポジトリには、Python を含むさまざまな言語のプログラミング チュートリアルがリストされています。100 人を超える経験豊富なソフトウェア開発者からの貢献があります。学習者として、チュートリアルで練習し、アプリケーションをゼロから構築する方法を学びます。

チュートリアルには、学習者が Python ベースのスキルを練習できるようにするさまざまなプロジェクトが含まれています。これらには、機械学習、Web スクレイピングとビルド ボット、および Web アプリケーションが含まれます。現実世界のプロジェクトに取り組み、需要の高いスキルを身につけることができます。

チュートリアルでは、プログラミング言語の組み合わせを使用してプロジェクトを作成します。したがって、Python とともに他の言語やテクノロジを使用することができます。したがって、Python を学習しているうちに、他の言語やコミュニティに慣れることができます。

2.アルゴリズム/Python

このリポジトリは、Python アルゴリズムの頼りになる場所です。本質的なアルゴリズムをマスターすることは、すべてのプログラマーが持つべきスキルです。Python で実装された多くのアルゴリズムが含まれています。リポジトリは、新しいプロジェクトを構築するプログラマーのオープンソース コミュニティです。彼らはアイデアと問題解決で互いに助け合います。彼らの主な目標は、コードを使用して役立つアルゴリズムを文書化し、モデル化するために協力することです。

コミュニティに参加すると、既存のプロジェクトを実践し、貢献することになります。彼らは、開発者がプロ​​ジェクトのコミュニケーション、デバッグ、議論を行うソーシャル メディア アカウントを持っています。

コミュニティは、最新の Python プログラミング ニュースとガイドラインを提供します。また、他の最新のプログラミング言語のリポジトリとコミュニティもあります。

3.あさべね/パイソンの30日間

Asabeneh Yetayeh という熟練した Python プログラマーがこのリポジトリを作成しました。これは、彼が最新のプログラミング言語用に作成した多くのリポジトリの 1 つです。

30 日間の Python プログラミングは、初心者が 30 日間で Python を学ぶためのチャレンジです。これは、日常の課題を含むステップバイステップのガイドです。学習者として、各レッスンの最後に学習内容をテストするためのメモと演習があります。演習には、その日の概念の理解度をテストするためのカテゴリ 1 ～ 3 があります。

証明書を取得するには、30DaysOfPython チャレンジに積極的に参加する必要があります。30 日間のスプリントに関心のある人のためのテレグラム グループがあります。チャレンジを完了すると、証明書を獲得できます。また、自分のペースでコースを学習し、30 日間のチャレンジよりも長く受講することもできます。

学習者として、問題を提起し、リポジトリに貢献できます。このコースは、GitHub の 18000 つ星評価の星評価を持っているので、チェックする価値があります。

4. 100 日間の ML コーディング

これは、Siraj Vajal による実践的な機械学習コースです。機械学習愛好家向けの 100 日間のチャレンジです。Siraj は、コースをノートと毎日のアクティビティに分割します。このスケジュールでは、機械学習の概念に徐々に触れていきます。

必要な Python ツールやソフトウェアのインストールなどのトピックをカバーする入門ガイドから始めます。後で、決定木やロジスティック回帰などのより複雑な概念に進みます。このガイドは、練習中に使用できる必要なデータセットとコードを提供します。

機械学習は、気が遠くなるような複雑なトピックです。このコースでは、扱いやすいようにゆっくりとしたペースで基礎を学びます。

5. Python を学習するためのプレイグラウンドとチートシート

これは Oleksii Trekhleb と他の貢献者によって作成された Python プレイグラウンドです。コードを変更および追加して、その動作を確認するためのインタラクティブなインターフェイスを提供します。

リポジトリでは、次の手順を使用して Python プログラミングを練習することをお勧めします。

1. 学びたい、または復習したいトピックを選んでください。
2. スクリプト内の docstring にリンクされている手順をお読みください。
3. コードとアサーションの例を調べて、予想される出力を確認します。
4. アサーションを変更し、コードを追加して実行して練習します。
5. テストを実行して、正しく機能するかどうかを確認します。

提供されている Python コード スタイル ガイドに照らしてコードをチェックできます。これは、練習を通じて Python の構文と式を学習するのに役立ちます。また、コードの品質も向上します。リポジトリをチート シートとして使用して、ステートメントと Python の構造を要約できます。

6.実践的な Python プログラミング

David Beazily によるこのコースでは、Python プログラミングの基本的な側面について説明します。スクリプトの作成、データ操作、およびプログラムの編成に重点を置いています。このコースは、プログラミングのまったくの初心者向けではありません。Python 以外のプログラミング言語の経験を持つ開発者を対象としています。

このコースは、David の講師によるコースの一部です。彼は、Python の同じコースを企業トレーニングと専門能力開発に使用しています。学習者として、実際のプロジェクトで学び、実践します。

このコースは、複雑な Python プログラムを理解し、より適切に作業するのに役立ちます。品質を書き、他の開発者からコードを変更または読み取ることを学びます。実践的なコーディング演習を含む、25 ～ 35 時間の激しい作業が含まれます。しかし、自分のペースで学習するオプションもあります。

7. Python プログラミング演習

Jeffery Hu が Python チャレンジ用のこのリポジトリを作成しました。リポジトリには、ユーザーがプログラミング スキルをテストするための 100 以上の Python 演習が含まれています。演習には、ゲームの作成、翻訳プログラム、機能の操作などのエキサイティングなプロジェクトが含まれています。

リポジトリには、要件と期待を説明するメモが付随しています。ブラウザーで実行されるオンライン IDE を使用して、これらの例を練習できます。Jeffrey は、ローカル環境のセットアップに苦労している初心者のために IDE をセットアップしました。読みながら練習することで、言語を学ぶのに役立ちます。

Python を学ぶ理由

多くの開発者は、Python を初心者に優しい言語と見なしています。アクセス可能な構文と効率的な言語構造により、生産性が向上します。Python は汎用性が高く、実際のソリューションの作成に役立ちます。単純なプロジェクトから、AI 開発などの複雑なプロジェクトまで使用できます。

Python はリリースごとに改善されます。最新バージョンの Python 3.11 には多くの改善点があります。新しいライブラリ モジュールと改善されたインタープリターなどの機能強化があります。これらの改善により、コードの記述、デバッグ、およびプロジェクトの設定が容易になります。